癫痫发作预测
基于EEG时间序列的癫痫发作预测数据集，包含5类脑电活动记录，可用于二元分类任务。
基本信息
资源简介
该数据集包含来自500名受试者的脑电图（EEG）时间序列记录，每位受试者提供23.6秒的脑电活动数据，采样为4097个数据点。数据被划分为11500个样本，每个样本包含178个EEG数据点（1秒时长），并标记为5类：癫痫发作活动、肿瘤区域EEG、健康区域EEG（肿瘤确认）、闭眼和睁眼。常用于癫痫发作的二元分类预测任务。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
需登录公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
源站：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Epilepsy_seizure_prediction
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含来自500名受试者的脑电图（EEG）时间序列记录，每位受试者提供23.6秒的脑电活动数据，采样为4097个数据点。数据被划分为11500个样本，每个样本包含178个EEG数据点（1秒时长），并标记为5类：癫痫发作活动、肿瘤区域EEG、健康区域EEG（肿瘤确认）、闭眼和睁眼。常用于癫痫发作的二元分类预测任务。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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